고객 데이터 플랫폼(CDP)이란?
게시 됨: 2022-01-03고객 데이터 관리는 새로운 것이 아닙니다.

수십 년 동안 사람들은 손으로 쓴 서류 정리 카드와 대규모 독립 메인프레임에서 최신 플랫폼 대안에 이르기까지 올바른 도구를 찾고 있었습니다. 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 조직의 디지털 혁신을 가능하게 하고 가속화하기 위한 판도를 바꾸는 도구로 부상했습니다. 효과적으로 수행되면 조직 전체 마케팅 기술 플랫폼의 허브가 될 가능성이 있습니다.
이 기사는 최상의 CDP를 선택하여 결과를 보장하고 수익을 높이는 데 도움이 될 것입니다.
고객 데이터 플랫폼(cdp)이란 무엇입니까?

CDP(고객 데이터 플랫폼)는 다양한 소스에서 고객 데이터를 수집 및 구성하고 다른 애플리케이션, 시스템 및 마케팅 캠페인에서 사용할 수 있도록 하는 소프트웨어입니다. CDP는 실시간 데이터를 가져와 개별 중앙 집중식 소비자 프로필로 구성합니다.
CDP가 수집하고 정리하는 고객 데이터는 4가지 유형이 있습니다.
- 신원 데이터: 이름, 연락처, 위치 및 인구 통계와 같은 데이터를 수집하여 고객 프로필의 기반을 구축합니다.
- 기술 데이터: 고객의 경력, 라이프스타일, 가족 및 취미에 대한 보다 완전한 보기를 제공합니다.
- 양적 또는 행동 데이터: 기업은 이메일 통신, 거래 또는 온라인 활동을 통해 고객이 고객과 어떻게 상호 작용했는지 이해할 수 있습니다.
- 정성적 데이터: 고객 데이터에 개성을 부여합니다. 이러한 유형의 정보는 회사 고객이 표현하는 모든 동기, 의견 또는 태도를 수집합니다.
고객 데이터 플랫폼(cdp)의 이점

CDP는 조직을 보다 원활하게 운영하고 고객 상호 작용을 늘리며 기존 기술 및 마케팅 활동을 보완하는 데 도움이 됩니다. 다음은 CDP의 몇 가지 주요 이점입니다.
CDP는 고객이 직접 공유하는 공개적으로 사용 가능한 데이터 를 수집합니다. CDP의 주요 목표는 이미지 및 기타 추적 기술을 통해 자사 데이터를 수집하는 것입니다. 결과적으로 CDP가 항상 가장 정확한 잠재고객 데이터를 나타내므로 안심할 수 있습니다.
CDP는 고객을 알아가는 데 도움이 됩니다 . 고객 관계를 관리하고 청중을 염두에 두고 정확하고 효과적으로 마케팅할 수 있습니다.
CDP는 교차 채널 마케팅 노력 을 통합 합니다. 또한 향후 마케팅 활동에 영향을 미치는 데 사용할 수 있는 새로운 데이터를 수집하고 구성합니다.
CDP는 캠페인 최적화 및 장기 학습에 도움이 됩니다. – 고객 데이터 플랫폼을 구현함으로써 마케팅 담당자는 분석하려는 캠페인의 효율성과 결과를 볼 수 있습니다. 마케터는 이전 제품이나 서비스를 철저히 이해함으로써 제품이나 서비스를 홍보하기 위한 후속 노력을 개선할 수 있습니다.
매출 증대에 도움이 되는 CDP – 효과적인 CDP는 고객에게 집중된 맞춤형 정보 및 제안을 쉽게 제공함으로써 매출을 개선하는 데 도움이 됩니다. 마지막으로, 더 나은 데이터가 더 나은 결정으로 이어지기 때문에 마케팅 투자의 ROI를 높일 수 있습니다.
비용 절감에 도움이 되는 CDP – 고객 데이터의 중앙 보기는 분석가가 데이터를 수집하고 정리하는 데 많은 시간을 절약합니다. 데이터는 주로 앱이 아닌 고객 데이터 관리 플랫폼에 영구적이기 때문에 각 고객에 대한 단일 연락 창구를 보유하여 비용을 절감할 수 있습니다.
CDP의 종류
Gartner는 4가지 유형의 CDP가 있다고 밝혔습니다.
- 마케팅 클라우드 CDP
- 스마트 허브 CDP
- 마케팅 데이터 및 CDP 통합
- 엔진 및 툴킷 CDP
이러한 범주는 조직에 가장 적합한 CDP 유형을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사실, 당신은 이미 CDP를 사용하고 있을 수 있지만 그것을 인식하지 못합니다.
Marketing Cloud CDP – 이미 잘 알려진 마케팅 CRM, ESP 도구 및 SAP, Adobe, Salesforce, Microsoft 또는 Oracle을 사용하는 마케팅 팀 및 조직의 경우 마케팅 클라우드 CDP가 가장 적합할 수 있습니다.
마케팅 클라우드 CDP는 최신 CDP이며 잘 알려진 클라우드 제공업체에서 구할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 데이터 캡처에 탁월하며 조직이 단일 데이터베이스에서 작업할 수 있도록 합니다. 데이터 수집 및 비즈니스 관리를 위해 이러한 도구 중 하나를 이미 사용하고 있다면 담당자에게 연락하여 해당 도구에 대해 자세히 알아보는 것이 가장 좋습니다.
Smart Hub CDP – 조직은 간단하고 사용하기 쉬운 인터페이스를 필요로 하지만 그렇게 심오하거나 기술적인 CDP 기능은 필요하지 않습니다. 처음부터 스마트 허브 CDP는 단일 인터페이스를 통한 마케팅 조정 및 개인화에 중점을 둡니다.
스마트 허브 CDP는 마케팅 담당자가 도구를 최대한 활용하고 고객 경험을 개선하는 데 도움이 되는 간단하고 깨끗하며 사용자 친화적인 백엔드 인터페이스를 개발하여 이를 달성했습니다.
마케팅 데이터 및 CDP 통합 – 데이터 및 개발 팀과 긴밀하게 협력하고 유사한 데이터 수집이 필요한 조직의 경우 이러한 CDP는 더 큰 플랫폼에 대한 액세스를 제공하는 데 이상적입니다.

마케팅 데이터 통합 CDP는 데이터에 중점을 둡니다. 신뢰할 수 있는 API와 데이터 거버넌스 기능을 갖추고 있지만 마케터에게 유연성과 사용 편의성을 제공합니다.
최상의 결과를 얻으려면 이러한 플랫폼을 다른 시각화 플랫폼과 함께 사용해야 합니다. 마케팅 데이터 통합 CDP는 CDP의 주요 기능인 자사 데이터의 적절한 수집 및 관리에만 초점을 맞추기 때문에 "순수 플레이 CDP"라고 합니다.
엔진 및 툴킷 CDP – 동급 최고의 CDP가 해결할 수 없는 매우 구체적인 CDP 사용 사례를 가진 자금이 풍부한 조직입니다.
CDP 엔진 및 툴킷은 자체 솔루션을 개발하려는 조직을 위한 것입니다. 이들은 무료 및 오픈 소스 솔루션입니다.
자신의 CDP를 구축하는 것은 대부분의 기업에서 노력할 가치가 없습니다. 귀하의 제품이 해당 CDP가 아니라면 말입니다.

데이터 기반 의사 결정 방법

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가장 좋은 것을 선택하는 방법?

조직에 적합한 고객 데이터 플랫폼을 선택하는 것이 제공할 수 있는 잠재적인 비즈니스 가치를 실현하는 데 중요합니다. 다음은 최상의 CDP를 선택하는 단계입니다.
이해 관계자를 프로세스에 참여시키십시오. 선택한 CDP는 조직 내 여러 부서의 데이터로 작업하므로 모든 사람이 같은 생각을 하는 것이 중요합니다. 평가할 CDP를 결정하기 전에 내부 이해 관계자를 구매 프로세스에 참여시켜야 합니다.
사용 사례 정의 – 데이터를 통합한다고 해서 데이터 중심적이 되는 것은 아닙니다. 그것은 단지 길을 따라가는 단계일 뿐입니다. 적절한 CDP를 선택하려면 먼저 사용 사례를 정의해야 합니다. 세 가지 이상적인 사용 사례를 식별하면 조직에 가장 적합한 CDP를 결정하는 데 도움이 됩니다.
필요한 도구 결정 – 고객 데이터 플랫폼(CDP)을 실행하는 데 필요한 도구와 기능을 식별합니다. 어떤 식으로든 고객과 상호 작용하는 모든 도구 목록을 만드십시오. 연결해야 할 중요한 도구를 놓치지 않았는지 다시 확인하십시오.
요구 사항 수집 – CDP에는 데이터를 통합하고 사용 사례를 해결하는 방법 이상의 것이 있습니다. CDP는 수집하는 각 데이터 조각을 확실히 이해하는 데 도움이 됩니다. 각 CDP의 가격 책정 페이지는 요구 사항을 수집할 수 있는 또 다른 좋은 장소입니다.
공급업체 비교 – 사용 사례에 적합하고 필요한 통합이 있으며 모든 요구 사항을 충족하는 몇 가지 CDP를 선택하십시오. 각 CDP에는 찾고 있는 사용 사례에 적합한 경험이 있어야 합니다.
ROI 고려 – 고려해야 할 마지막 요소는 평가 중인 CDP의 ROI입니다. CDP를 사용하지 않는 경우 전문가는 각 도구에 대한 통합을 구축하고 유지 관리하는 데 몇 시간을 소비해야 합니다. 우수한 CDP는 전문가가 도구 통합을 개발하는 데 소비하는 시간을 줄여야 합니다.

CDP를 선택하는 것은 시간이 많이 걸리는 과정입니다. 특정 사용 사례 및 요구 사항에 가장 적합한 CDP를 찾기 위해 실사를 수행하고 있는지 확인해야 합니다. 플랫폼인 Locobuzz 는 데이터에서 더 많은 가치를 추출하고 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 또한 전문 팀은 더 이상 도구와의 통합을 구축하고 유지 관리하는 데 시간을 할애할 필요가 없기 때문에 작업량을 줄여준 것에 대해 감사할 것입니다.
